深入淺出 MySQL CDC

MySQL CDC (Change Data Capture)，中文名為MySQL變化數據捕獲，是一種截取MySQL主從複製流中binlog的技術，從而實時捕獲數據庫中的增、刪、改操作。在大數據、實時計算、數據集成等領域都有廣泛應用。本文將從多個方面對MySQL CDC做詳細闡述，讓你全面了解其背後的原理和應用場景。

一、基本原理

MySQL CDC的基本原理是使用MySQL提供的binlog，通過解析binlog中的事件來得到數據庫中的增、刪、改操作。具體實現步驟如下：

1、首先在MySQL中通過配置參數啟用binlog，使得MySQL開始記錄MySQL實例的所有數據更改操作；

[mysqld]
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
binlog-row-image=full

2、使用支持MySQL協議的binlog消費者（如Debezium、Maxwell等）連接到MySQL實例的binlog，並開始實時從binlog中截取數據；

3、解析binlog內容，獲取其中的事務和事務中對數據進行的操作；

{
    "database": "testdb",
    "table": "user",
    "type": "insert",
    "ts": 1633093513,
    "xid": 1,
    "commit": 1,
    "data": {
        "id": "1",
        "name": "張三",
        "age": 24
    }
}

4、將解析後的數據推送到下游處理過程（如實時計算引擎、數據倉庫、緩存等）。

二、應用場景

MySQL CDC的應用場景廣泛，下面介紹其中幾個典型應用場景。

1、實時數據同步

當企業應用系統需要將MySQL的數據同步到其他數據源（如緩存、數據倉庫、搜索引擎等）時，可以使用MySQL CDC實現實時數據同步。通過截取MySQL主從複製流中的binlog，將數據實時同步到其他目標數據源，實現數據的最新狀態。

2、實時計算

MySQL CDC可以將數據變更事件實時推送到流式計算引擎（如Apache Flink、Apache Spark等）進行實時計算和分析。通過將實時計算的結果寫回MySQL中，可以實現實時的數據統計、分析和決策。

3、數據集成

MySQL CDC可作為數據集成的中間層，通過解析binlog實現異構數據的讀取和寫入。例如可以將MySQL中的數據同步到MongoDB中，或將Kafka中的數據寫入MySQL中。這樣，在各個數據系統之間就可以實現快速、實時、可靠的數據集成。

三、實戰案例

下面通過一個簡單的實戰案例來介紹如何使用MySQL CDC實現實時數據同步。

1、安裝Debezium Connector

Debezium Connector是一種流行的開源的CDC實現，支持從MySQL、PostgreSQL等關係型數據庫中提取數據變更並將其廣播到Kafka。如下是使用Docker安裝Debezium Connector：

docker run -it --rm --name debezium -p 8083:8083 debezium/connect

2、創建MySQL實例和新表

create database demo;
use demo;
create table user (
  id int primary key auto_increment,
  name varchar(50) not null,
  age int not null
);

3、啟用binlog

在MySQL的配置文件中，設置啟用binlog：

[mysqld]
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
binlog-row-image=full

然後重啟MySQL實例，使binlog參數生效。

4、創建Debezium連接

執行以下curl命令，創建與MySQL實例的連接。

curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '
{
  "name": "demo-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "database.hostname": "mysql",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "root",
    "database.password": "root",
    "database.server.id": "1",
    "database.server.name": "test",
    "database.include.list": "demo",
    "table.include.list": "demo.user",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka:9092",
    "database.history.kafka.topic": "schema-changes.demo"
  }
}'

5、查看數據變更

現在我們可以通過監控Kafka中的實時數據變更事件來捕獲MySQL的數據變更信息了。執行以下命令，查看demo.user表的變更事件：

docker run -it --rm --name debezium-toolkit --link debezium:kafka --network mysql-cdc_default debezium/tooling debezium-connector-mysql/bin/mysqlbinlog --raw --verbose -d demo -t user --schema=test --host=kafka --port=9092

在另一個終端窗口中，進行如下的MySQL插入操作，向demo.user表中插入一條數據：

use demo;
insert into user(name, age) values('john', 18);

插入完成後，Debezium即會輸出以下信息表示成功推送該數據變更：

#...chunk of binlog...
{
    "database": "demo",
    "table": "user",
    "type": "insert",
    "ts": 1633093513,
    "xid": 1,
    "commit": 1,
    "data": {
        "id": "1",
        "name": "john",
        "age": 18
    }
}

四、總結

MySQL CDC通過解析MySQL主從複製流中的binlog，捕獲並推送數據庫中的數據變更事件，為實時數據同步、實時計算和數據集成提供了有效手段。但在使用MySQL CDC時，需要注意以下幾個方面：

1、binlog性能開銷。當binlog文件過大時，可能會對MySQL實例造成性能開銷；

2、並發訪問和數據同步。使用MySQL CDC實現數據同步時，需要考慮多個數據源、並發訪問、重複數據等問題；

3、CDC數據的精確度。使用MySQL CDC捕獲變化數據時，需要考慮數據變更的精確度，例如在UPDATE語句中SET字段的順序可能對捕獲的結果產生影響。